近日，工业和信息化部批准了《大规模预训练模型技术和应用评估方法》5项行业标准。该系列标准覆盖大模型的开发、管理、运营等多个阶段，主要包括模型开发、能力评估、应用成效、运营管理和可信要求五部分，为大模型技术和产品的研发测试和应用推广提供了重要参考。该系列标准的发布与实施，将进一步健全大模型标准体系，加速大模型技术创新与应用落地，为“人工智能+”行动的深入推进提供坚实支撑。

YD/T 6520.1-2025《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第1部分：模型开发》规定了大模型在开发过程中的能力要求，旨在评估数据管理、模型训练、模型管理和模型部署四大维度的规范性与成熟度，涵盖数据获取与处理、训练方式与框架、版本回溯、模型微调与转换等关键能力。

YD/T 6520.2-2025《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第2部分：模型能力》规定了大模型的技术和服务能力要求，旨在通过智能语义、视觉、语音及跨模态等多方面任务评估大模型的技术能力，以及大模型在服务稳定性、鲁棒性、响应时间、开放程度和并发性等方面的服务成熟度。

YD/T 6520.3-2025《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第3部分：模型应用》规定了大模型在应用阶段的能力要求，旨在评估工程路径、运营能力、管理能力和服务能力等方面的成熟度，包括大模型的知识库管理、工具链完备性及应用服务的安全可靠性。

YD/T 6520.4-2025《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第4部分：可信要求》规定了大模型全生命周期的可信能力要求，旨在评估技术层面的数据可信、算法模型可信、基础设施可信能力，以及业务层面的应用可控性和业务可信度。

YD/T 6520.5-2025《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第5部分：模型运营》规定了大模型工程化落地和运营阶段的能力要求，旨在评估数据工程、模型调优、模型交付、服务运营以及平台资源管理调度等方面的能力。